建筑工程施工过程的安全巡查方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及建筑工程，尤其涉及一种建筑工程施工过程的安全巡查方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、建筑施工是指工程建设实施阶段的生产活动，是各类建筑物的建造过程，也可以说是把设计图纸上的各种线条，在指定的地点，变成实物的过程。它包括基础工程施工、主体结构施工、屋面工程施工、装饰工程施工等。施工作业的场所称为“建筑施工现场”或叫“施工区域”，也叫工地。施工安全是各个行业工程建设中所遇到的安全问题。因此需要时常对施工区域进行巡查，以规避各种安全问题。

2、但目前实用的安全巡查系统还存在一些不足之处，现有工程安全巡查模式主要依赖纸质媒介记录相关数据，巡查完毕后将信息录入系统进行归档，但这种方式存在着数据手机、分析和核查不及时的问题，无法利用现有数据进行事故状态的预测，难以满足行业快速发展的需求，因此现在亟需一种更为准确的安全巡查方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种建筑工程施工过程的安全巡查方法、装置、设备及介质，其主要目的在于提升建筑工程巡查的准确性。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种建筑工程施工过程的安全巡查方法，包括：

3、通过施工区域的监控设备监控建筑工程的施工活动，并采集施工过程的各种数据，得到施工数据；

4、将所述施工数据划分为图像数据和非图像数据，并基于预设的突变理论模型的参数对所述非图像数据进行增强，以及对所述图像数据进行增强，得到增强非图数据和增强图像数据；

5、基于所述增强图像数据的类别选择对应的图像处理方法对所述增强图像数据进行识别处理，得到处理图像数据；

6、基于所述突变理论模型对所述增强非图数据进行风险筛出，得到初步筛选数据，并识别所述初步筛选数据和所述处理图像数据，得到巡查数据；

7、将所述巡查数据和预设的监测情况表进行匹配，判断所述施工区域是否存在异常情况，并在存在异常情况时发出警报。

8、可选地，所述基于预设的突变理论模型的参数对所述非图像数据进行增强，以及对所述图像数据进行增强，得到增强非图数据和增强图像数据，包括：

9、基于突变理论模型的参数将所述非图数据中人的不安全行为、物的不安全状态、系统功能状态参数作为增强标准，进行数据增强，得到增强非图数据；

10、通过图像增强方法对所述图像数据进行增强，得到增强的图像数据。

11、可选地，所述基于所述增强图像数据的类别选择对应的图像处理方法对所述增强图像数据进行识别处理，得到处理图像数据，包括：

12、识别所述增强图像数据的类别是用于人脸识别、物体检测和行为分析中的哪一类；

13、若所述增强图像数据的类别是用于人脸识别，则通过卷积神经网络对所述增强图像数据进行人脸识别，得到工作人员图像；

14、若所述增强图像数据的类别是用于物体监测，则通过目标监测模型对所述增强图像数据进行目标监测，得到目标物体图像；

15、若所述增强图像数据的类别是用于行为分析，则通过长短期记忆网络处理和预测所述增强图像数据中事件序列数据的序列行为；

16、基于所述工作人员图像、目标物体图像和所述序列行为，得到所述处理图像数据。

17、可选地，所述基于所述突变理论模型对所述增强非图数据进行风险筛出，得到初步筛选数据，包括：

18、基于所述增强非图数据建立安全事故致因的尖点突变模型，并基于所述增强非图数据中的人为不安全因素、物为不安全因素、物为不安全因素和系统功能状态参数构建势函数；

19、获取所述势函数的一阶导和二阶导形成的曲面，并将所述一阶导和二阶导进行联立，消除控制参量，得到分叉集；

20、基于所述分叉集中分叉的突变流形获取初步风险数目，得到初步筛选数据。

21、可选地，所述势函数表示为：

22、t(x)＝x4+rx2+wxo，

23、其中，r和w为控制参考量，x为状态参量。

24、可选地，所述将所述巡查数据和预设的监测情况表进行匹配，判断所述施工区域是否存在异常情况，包括：

25、提取所述巡查数据中的关键特征，得到巡查数据特征；

26、将所述巡查数据特征和所述监测情况表中的预设标准进行匹配和对比分析，识别出与所述预设标准不符的特征，得到识别特征；

27、对所述识别特征进行风险评估，判断所述施工区域是否存在异常情况。

28、可选地，所述采集施工过程的各种数据，得到施工数据之前，所述方法还包括：

29、预先在管网智能巡查系统中设置并存储施工区域存在的风险因素和所述风险因素对应的风险等级信息；

30、实时采集施工区域信息，并将所采集的施工区域信息与系统预设的风险因素和所述风险因素对应的风险等级信息进行匹配；

31、若信息匹配成功，则管网智能巡查系统按照一预定规则自动生成所述施工区域的巡查周期，并按照所述巡查周期分配相关工地管理人员进行施工区域的巡查管理工作。

32、为了解决上述问题，本发明还提供一种建筑工程施工过程的安全巡查装置，所述装置包括：

33、数据采集模块，用于通过施工区域的监控设备监控建筑工程的施工活动，并采集施工过程的各种数据，得到施工数据；

34、数据增强模块，用于将所述施工数据划分为图像数据和非图像数据，并基于预设的突变理论模型的参数对所述非图像数据进行增强，以及对所述图像数据进行增强，得到增强非图数据和增强图像数据；基于所述增强图像数据的类别选择对应的图像处理方法对所述增强图像数据进行识别处理，得到处理图像数据；

35、数据巡查模块，用于基于所述突变理论模型对所述增强非图数据进行风险筛出，得到初步筛选数据，并识别所述初步筛选数据和所述处理图像数据，得到巡查数据；

36、异常判断模块，用于将所述巡查数据和预设的监测情况表进行匹配，判断所述施工区域是否存在异常情况，并在存在异常情况时发出警报。

37、为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

38、至少一个处理器；以及，

39、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

40、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的建筑工程施工过程的安全巡查方法。

41、为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的建筑工程施工过程的安全巡查方法。

42、本发明实施例首先监控建筑工程的施工活动，并采集施工过程的施工数据，将施工数据划分为图像数据和非图像数据，并基于预设的突变理论模型的参数对非图像数据进行增强，以及对图像数据进行增强，得到增强非图数据和增强图像数据，实现数据的增强，之后基于增强图像数据的类别选择对应的图像处理方法对增强图像数据进行识别处理，得到处理图像数据，基于突变理论模型对增强非图数据进行风险筛出，得到初步筛选数据，并识别初步筛选数据和处理图像数据，得到巡查数据，达成从施工过程中提取巡查数据的目的，最后将巡查数据和预设的监测情况表进行匹配，判断施工区域是否存在异常情况，并在存在异常情况时发出警报。因此本发明提出的建筑工程施工过程的安全巡查方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过将施工过程的施工数据划分为图像数据和非图像数据，采用适配数据特性的处理方法将两种数据进行处理，得到巡查数据，最后将巡查数据和监测情况表进行匹配，查找出巡查数据中的异常情况，提升建筑工程巡查的准确性。